Введение. Биостатистика – научная отрасль, связанная с разработкой и использованием статистических методов в научных исследованиях в медицине

Биостатистика – научная отрасль, связанная с разработкой и использованием статистических методов в научных исследованиях в медицине, здравоохранении и эпидемиологии. Внедрение в практику принципов доказательной медицины диктует современному выпускнику медицинских вузов необходимость понимания биостатистики.

Необходимость повышения культуры статистического анализа биологических и медицинских данных, как в теоретических исследованиях, так и в практической деятельности организатора общественного здравоохранения диктуется, прежде всего современными достижениями в вопросах представления и системизации данных компьютерными средствами. Студенту особенно важно уметь использовать статистические профессиональные пакеты прикладных программ SAS, SPSS,универсальный пакет Statistica и адекватно интерпретировать полученные результаты.

2. Цель дисциплины:обучение теоретическим основам биостатистики и формирование навыков применения методов статистической обработки.

3. Задачи дисциплины:

· формирование основы знаний о современных статистических методах обработки биологических и медицинских данных;

· формирование основных навыков применения современных статистических методов для обработки биологических и медицинских данных.

4. Конечные результаты обучения:

Студент должен знать:

· типы данных и способы их представления;

· измерительные циклы;

· критерии соответствия и согласия;

· типы систематических ошибок и их оценку в исследованиях;

· свойства закона нормального распределения признаков;

· дисперсионный анализ;

· корреляционную зависимость;

· коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент ранговой корреляции Спирмена;

· непараметрические критерии проверки гипотез;

· t-критерии Стъюдента;

· основные критерии эпидемиологического анализа, эпидемиологические показатели;

· этапы медико-биологического эксперимента, планирование;

· компьютерные статистические программы? Пакет прикладных программ SPSS, Statistica, SAS;

Студент должен уметь:

· применять статистические методы обработки данных;

· оценивать надежность и достоверность измерений в биостатистике, определять статистическую значимость различий;

· отбирать единицы для выбранной совокупности;

· определить статистические ряды распределения и оценить их соответствие теоретическим законам распределение;

· оценить их точность и надежность;

· определить доверительные интервалы по числовым характеристикам, мощность критерия;

· применять основные методы однофакторного дисперсионного анализа;

· проверять статистические гипотезы;

· вычислить выборочный коэффициент корреляции;

· получать результирующую таблицу: число случаев, среднее, стандартная ошибка, ошибка среднего;

· интерпретировать полученные результаты;

· работать с прикладными пакетами программ SPSS, Statistica, SAS.

Владеть навыками:

· Обработка и анализа результатов измерения

5. Пререквизиты: математика, информатика, медицинская биофизика.

Постреквизиты: общественное здравоохранение, эпидемиология инфекционных болезней, основы доказательной медицины.

6. Краткое содержание дисциплины:

Биостатистика в общественном здравоохранении. Оценка параметров совокупностей. Основы теории проверки статических гипотез. Основы дисперсионного анализа. Статистические методы в эпидемиологическом анализе. Корреляция и регрессия. Планирование и организация статических исследований.

Тематический план занятий

 

Тематический план лекций

 

№	Наименование тем	Кол-во часов
	Введение. Основы биостатистики. Предмет и задачи биостатистики. Роль ученых Р. Фишера, К. Пирсона, Ф. Гальтона в развитии биометрики. Классификация, сбор и представление данных. Виды измерительных шкал.
	Основы теории проверки статистических гипотез. Статистические гипотезы, применительно к биостатистическим исследованиям. Доверительная вероятность и уровень значимости. Критерий согласия χ2 Пирсона, Колмагорова-Смирнова. Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совакупностей t-критерий Стьюдента для анализа биомедицинских данных. Непараметрические критерии проверки гипотез. Мощность критерия.
	Дисперсионный анализ в медицине и здравоохранении Основные понятия и методика дисперсионного анализа. Однофакторный и двухфакторный дисперсионные анализы. Общая факторная и остаточная дисперсия. Применение дисперсионного анализа в общественном здравоохранении.
	Статистические методы в эпидемиологическом анализе. Основные критерии эпидемиологического анализа. Средние величины, их размеры и количественные отношения признаков. Анализ заболеваемости по факторам риска. Количественная оценка факторов риска заболевания.
	Планирование и организация статистических исследований Этапы медико-биологического эксперимента. Выбор статистического метода обработки данных. Использование современной информационно-вычислительной техники в биостатистике. Классификация статистических пакетов и современные требования к ним.
Всего:

 

Тематический план практических занятий

 

№	Наименование тем	Кол-во часов
	Статистическая группировка и сводка данных. Оценка параметров генеральной совокупности с помощью выборочного метода. Оценки статистического наблюдения. Доверительный интервал.
	Проверка статистических гипотез. Проверка гипотез о параметрах нормально распределенных совокупностей. Проверка нулевой гипотезы Но при конкурирующей гипотезе H1.
	Критерий Стьюдента: назначение, формула для вычисления и ограничения. Таблица критических значений t-критерия. Критерий χ2: назначение, формула для вычисления и ограничения. Схема анализа. Таблица критических значений χ2.
	Дисперсионный анализ. Статистические гипотезы, проверяемые с помощью дисперсионного анализа. Общая, факторная и остаточная дисперсии. Метод однофакторного дисперсионного анализа. T-критерий Фишера.
	Метод двухфакторного дисперсионного анализа. Дисперсионный анализ в среде Statistica.
	Статистические методы и эпидемиологических показателей. Анализ заболеваемости по факторам риска.
	Корреляционный и регрессионный анализ. Оценка параметров по методу наименьших квадратов. Уравнение линейной регрессий.
	Ранговая корреляция. ранговой корреляции Спирмена. Корреляционно-регрессионный анализ в среде Statistica.
	Стандартизированные коэффициенты. Прямой метод стандартизации.
	Анализ динамических рядов. Типы динамических рядов. Вычисление показателей динамического ряда.
Всего:

 

Тематический план самостоятельной работы с преподавателем (СРСП)

 

№	Наименование темы занятия	Кол-во часов
1.	Вычисление арифметической средней, среднего квадратического отклонения, стандартной ошибки. Преставление данных в виде полигона, гистограммы частот, диаграммы.
2.	Мощности критерия по различным уровням значимости. Критерий согласия Хи-квадрат Пирсона. Закон больших чисел.
3.	t-критерий Стъюдента для анализа биомедицинских данных.
4.	Метод однофакторного дисперсионного анализа. Вычисление общей, факторной и остаточной дисперсии.
5.	Решение задач биологического и медицинского содержания с применением основных методов двухфакторного дисперсионного анализа.
6.	Решение задач на предмет обработки эпидемиологических показателей с использованием методов статистического анализа.
7.	Линейная корреляция. Коэффициент корреляции Писрсона. Сила и характер связи между параметрами.
8.	Связь регрессии и корреляции. Статистическая значимость корреляции. Рубежный контроль №1
9.	Этапы и применения прямого метода стандартизации.
	Непрямой и косвенный методы стандартизации.
	Планирование и организация статистического исследования. Основные этапы. Составление плана и программы исследования. Определение сил и средств для проверки исследования.
12.	Программа статистического исследования. Постановка цели и задачи. Программа сбора материала. Составление бланка исследования, выбор учетного или отчетного документа органов и организаций здравоохранения.
	Собирание статистического материала. Порядок записи результатов наблюдений или измерений. Качественный и количественный контроль собранного материала.
	Разработка материала. Группировка признаков. Составление макетов таблицы таблиц. Получение абсолютных величин с последующим вычислением производных величин.
	Статистический анализ. Сравнение полученных статистических данных. Взаимосвязь целей и задач исследования. Рубежный контроль №2
Всего: